菜菜Sklearn机器学习实战完整版

菜菜带你学习 sklearn,带你深入浅出地探索算法的神秘世界。本视频课程会为你解读 sklearn 中的主流算法,带你处理数据,调整参数,完善算法,调用结果。会为你解析参数,助你理解算法原理,也会带你遍历案例,带你实战给你刷经验。十二周之后,人人都能够三行实现算法,实现少加班,多钻研,在数据行业乘风破浪的目标,为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础。

 

完整版机器学习实战,很适合新手入门机器学习,并且熟练使用sklearn工具。

机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最具体的Sklearn课程 附大数据医疗实战

菜菜Sklearn机器学习实战完整版插图
机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最具体的Sklearn课程 附大数据医疗实战
机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最具体的Sklearn课程 附大数据医疗实战
机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最具体的Sklearn课程 附大数据医疗实战
Sklearn简直可以被称为云核算与大数据范畴的神器,至少是在机器学习方向上来讲一定是这样的。Sklearn可以支撑分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法,还包含了特征提取,数据处理和模型评价者三大模块。
特别在于这套课程更是参加了大数据医疗方面的技能与实战,更是需求前沿的工程师们好好掌握。大数据医疗尽管已有许多运用,可是许多方向与范畴的技能纵深依然不行,作为职业生涯的开展,大数据医疗是潜藏很大机会的。
===============课程目录===============
(1)\第一章 决策树与泰坦尼克号生计猜测;目录中文件数:15个
├─1.导言,sklearn入门.mp4
├─2.决策树:概述.mp4
├─3.1分类树:参数criterion.mp4
├─3.2分类树:完成一棵树,随机性参数.mp4
├─3.3 分类树:剪枝参数调优(1).mp4
├─3.4 分类树:剪枝参数调优(2).mp4
├─3.5 分类树:重要特色和接口.mp4
├─4.1 回归树:参数,特色和接口.mp4
├─4.2 回归树:穿插验证 (1).mp4
├─4.3 回归树:穿插验证(2).mp4
├─4.4 回归树事例:用回归树拟合正弦曲线.mp4
├─5.1 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (1).mp4
├─5.2 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (2).mp4
├─5.3 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (3).mp4
├─5.4 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (4).mp4
(2)\第七章 支撑向量机与医疗数据集调参;目录中文件数:24个
├─0 本周要学习什么.mp4
├─1.1 支撑向量机概述:最强壮的机器学习算法.mp4
├─1.2 支撑向量机是怎样作业的 & sklearn中的SVM.mp4
├─2.1.1 线性SVC的丢失函数 (1).mp4
├─2.1.1 线性SVC的丢失函数 (2).mp4
├─2.1.2 函数距离与几许距离.mp4
├─2.1.3.1 丢失函数的拉格朗日乘数形状.mp4
├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1).mp4
├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2).mp4
├─2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极端后续进程.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化 (1):了解等高线函数contour.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化 (2):了解网格制造函数meshgrid与vstack.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,制作图画并包装函数.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化 (4):探究树立好的模型.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化(5):非线性数据集上的推行与3D可视化.mp4
├─2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功用.mp4
├─2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel.mp4
├─2.2.3 事例:怎样选取最佳核函数 (1).mp4
├─2.2.3 事例:怎样选取最佳核函数 (2).mp4
├─2.2.4 事例:在乳腺癌数据集上探究核函数的性质.mp4
├─2.2.5 事例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1).mp4
├─2.2.5 事例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2).mp4
├─2.3.1 SVM在软距离数据上的推行.mp4
├─2.3.2 重要参数C & 总结.mp4
(3)\第三章 数据预处理与特征工程;目录中文件数:15个
├─0 概述 + 12期课纲.mp4
├─1.1 数据预处理1:数据归一化.mp4
├─1.2 数据预处理2:数据标准化.mp4
├─1.3 数据预处理3:缺失值 (1).mp4
├─1.4 数据预处理4:缺失值 (2).mp4
├─1.5 数据预处理5:处理分类型数据.mp4
├─1.6 数据预处理6:处理接连型数据.mp4
├─2.1 特征挑选1:过滤法-方差过滤 (1).mp4
├─2.2 特征挑选2:过滤法-方差过滤 (2).mp4
├─2.3 特征挑选3:过滤法-卡方过滤.mp4
├─2.4 特征挑选4:过滤法-F查验和互信息法 (1).mp4
├─2.5 特征挑选5:过滤法-互信息法(2) + 总结.mp4
├─2.6 特征挑选6:嵌入法 (1).mp4
├─2.7 特征挑选7:嵌入法 (2).mp4
├─2.8 特征挑选8:包装法 + 总结.mp4
(4)\第九章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式;目录中文件数:22个
├─0 本周要学习什么.mp4.mp4
├─1 概述,sklearn中的线性回归大家族.mp4
├─2.1 多元线性回归的基本原理和丢失函数.mp4
├─2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的进程.mp4
├─2.3 多元线性回归的参数,特色及建模代码.mp4
├─3.1 回归类模型的评价方针:是否猜测精确?.mp4
├─3.2 回归类模型的评价方针:是否拟合了满足的信息?.mp4
├─4.1 多重共线性:意义,数学,以及处理方案.mp4
├─4.2.1 岭回归处理多重共线性.mp4
├─4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge.mp4
├─4.2.3 为岭回归挑选最佳正则化参数.mp4
├─4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4
├─4.3.2 Lasso的核心作用:特征挑选.mp4
├─4.3.3 Lasso挑选最佳正则化参数.mp4
├─5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4
├─5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的体现.mp4
├─5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特色.mp4
├─5.2 离散化:协助线性回归处理非线性问题.mp4
├─5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4
├─5.3.2 多项式回归提高模型体现.mp4
├─5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4
├─5.3.4 多项式回归:线性仍是非线性模型? + 本周结语.mp4
(5)\第二章 随机森林与医疗数据集调参;目录中文件数:12个
├─1 集成算法概述.mp4
├─2.1 随机森林分类器.mp4
├─2.2 参数boostrap & oob_score + 重要特色和接口.mp4
├─2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件.mp4
├─3.1 随机森林回归器.mp4
├─3.2 事例:用随机森林添补缺失值 (1).mp4
├─3.3 事例:用随机森林添补缺失值 (2).mp4
├─3.4 事例:用随机森林添补缺失值 (3).mp4
├─3.5 事例:用随机森林添补缺失值 (4).mp4
├─4. 机器学习中调参的基本思想.mp4
├─5.1. 事例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1).mp4
├─5.2 事例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2).mp4
(6)\第五章 逻辑回归和信誉评分卡;目录中文件数:34个
├─0 前语.mp4
├─1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器.mp4
├─1.2 为什么需求逻辑回归.mp4
├─1.3 sklearn傍边的逻辑回归.mp4
├─2.1.1 二元逻辑回归的丢失函数.mp4
├─2.2.1 正则化:重要参数penalty & C.mp4
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1).mp4
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2).mp4
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3).mp4
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4).mp4
├─2.3.1 重要参数max_iter – 梯度下降求解逻辑回归的进程.mp4
├─2.3.2 梯度的概念与解惑.mp4
├─2.3.3 步长的概念与解惑.mp4
├─2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class.mp4
├─2.5 样本不均衡与参数class_weight.mp4
├─3.1 事例:评分卡与完好的模型开发流程.mp4
├─3.2.1~2 事例:评分卡 – 数据预处理(1) – 重复值与缺失值.mp4
├─3.2.3 事例:评分卡 – 数据预处理 (2) – 异常值.mp4
├─3.2.4 事例:评分卡 – 数据预处理 (3) – 标准化.mp4
├─3.2.5 事例:评分卡 – 数据预处理 (4) – 样本不均衡问题.mp4
├─3.2.6 事例:评分卡 – 数据预处理 (5) – 保存练习集和测验集数据.mp4
├─3.3 事例:评分卡 – 分箱 (1) – 概述与概念.mp4
├─3.3.1 事例:评分卡 – 分箱 (2) – 等频分箱 (1).mp4
├─3.3.1 事例:评分卡 – 分箱 (3) – 等频分箱 (2).mp4
├─3.3.2 事例:评分卡 – 分箱 (4) – 选学阐明.mp4
├─3.3.3 事例:评分卡 – 分箱 (5) – 核算WOE与IV.mp4
├─3.3.4 事例:评分卡 – 分箱 (6) – 卡方查验、箱体兼并、IV值等.mp4
├─3.3.5 事例:评分卡 – 分箱 (7) – 包装分箱函数.mp4
├─3.3.6 事例:评分卡 – 分箱 (8) – 包装判别分箱个数的函数.mp4
├─3.3.7 事例:评分卡 – 分箱 (9) – 对一切特征进行分箱.mp4
├─3.4 事例:评分卡 – 映射数据 (1).mp4
├─3.4 事例:评分卡 – 映射数据 (2).mp4
├─3.5 事例:评分卡 – 建模与模型验证.mp4
├─3.6 事例:评分卡 – 评分卡的输出和树立.mp4
(7)\第八章 支撑向量机与Kaggle事例:澳大利亚气候数据集;目录中文件数:40个
├─0 目录:本周将学习什么内容.mp4
├─1.1 简略温习支撑向量机的基本原理.mp4
├─1.2 参数C的深化了解:多个支撑向量存在的理由.mp4
├─1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题.mp4
├─1.3 怎样运用参数class_weight (1).mp4
├─1.3 怎样运用参数class_weight (2).mp4
├─2 SVC的模型评价方针.mp4
├─2.1 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision.mp4
├─2.1 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure.mp4
├─2.1 混杂矩阵与精确率.mp4
├─2.1.3 对大都类样本的关心:特异度Specificity和假正率.mp4
├─2.1.4 sklearn中的混杂矩阵.mp4
├─2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡.mp4
├─2.2.1 概率与阈值.mp4
├─2.2.2 SVM做概率猜测.mp4
├─2.2.3 制作ROC曲线 (1).mp4
├─2.2.3 制作ROC曲线 (2).mp4
├─2.2.3 制作ROC曲线 (3).mp4
├─2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积.mp4
├─2.2.5 运用ROC曲线求解最佳阈值.mp4
├─3 选学阐明:运用SVC时的其他考虑.mp4
├─4 事例:猜测明日是否会下雨 – 事例布景.mp4
├─4.1 事例:导库导数据,探究特征.mp4
├─4.2 事例:分集,优先处理标签.mp4
├─4.3.1 事例:描述性计算,处理异常值.mp4
├─4.3.2 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理时间.mp4
├─4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (1).mp4
├─4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (2).mp4
├─4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (3).mp4
├─4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (4).mp4
├─4.3.4 事例:实际数据上的数据预处理 – 添补分类型变量的缺失值.mp4
├─4.3.5 事例:实际数据上的数据预处理 – 编码分类型变量.mp4
├─4.3.6 & 4.3.7 事例:实际数据集上的数据预处理:接连型变量.mp4
├─4.4 事例:建模与模型评价 (1).mp4
├─4.4 事例:建模与模型评价 (2).mp4
├─4.5.1 事例:模型调参:寻求最高的recall.mp4
├─4.5.2 事例:模型调参:寻求最高的精确度 (1).mp4
├─4.5.2 事例:模型调参:寻求最高的精确度 (2).mp4
├─4.5.3 事例:模型调参:寻求精确度与recall的平衡.mp4
├─4.6 SVM总结与结语.mp4
(8)\第六章 聚类算法与量化事例;目录中文件数:19个
├─0 概述.mp4
├─1.1 无监督学习概述,聚类vs分类.mp4
├─1.2 sklearn傍边的聚类算法.mp4
├─2.1 Kmeans是怎样作业的?.mp4
├─2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度.mp4
├─3.1.1 KMeans – 重要参数n_clusters.mp4
├─3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (1).mp4
├─3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (2) – 概括系数.mp4
├─3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (3) – CHI.mp4
├─3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (1).mp4
├─3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (2).mp4
├─3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (3).mp4
├─3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎样决议?.mp4
├─3.3 重要参数max_iter & tol:怎样让聚类停下来?.mp4
├─3.5 重要特色与接口 & 函数k_means.mp4
├─4 事例:Kmeans做矢量量化 (1):事例布景.mp4
├─4 事例:Kmeans做矢量量化 (2).mp4
├─4 事例:Kmeans做矢量量化 (3).mp4
├─4 事例:Kmeans做矢量量化 (4).mp4
(9)\第十一章 XGBoost;目录中文件数:25个
├─0 本周要学习什么.mp4
├─1 XGBoost前瞻:装置xgboost,xgboost库与skleanAPI.mp4
├─2.1 梯度提高树(1):集成算法回忆,重要参数n_estimators.mp4
├─2.1 梯度提高树(2):参数n_estimators下的建模.mp4
├─2.1 梯度提高树(3):参数n_estimators的学习曲线.mp4
├─2.1 梯度提高树(4):根据方差-误差窘境改善的学习曲线.mp4
├─2.2 梯度提高树(5):操控有放回随机抽样,参数subsample.mp4
├─2.3 梯度提高树(6):迭代决策树:重要参数eta.mp4
├─2.3 梯度提高树(7):迭代决策树:重要参数eta.mp4
├─3.1 XGBoost的才智 (1):挑选弱评价器:重要参数booster.mp4
├─3.2 XGBoost的才智 (2):XGBoost的方针函数,运用xgboost库建模.mp4
├─3.3 XGBoost的才智 (3):求解XGBoost的方针函数 – 推导进程.mp4
├─3.3 XGBoost的才智 (4):XGboost的方针函数 – 泰勒打开相关问题.mp4
├─3.4 XGBoost的才智 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha.mp4
├─3.5 XGBoost的才智 (6):树立方针函数与树结构的直接联络.mp4
├─3.5 XGBoost的才智 (7):最优树结构,求解w和T.mp4
├─3.6 XGBoost的才智 (8):贪婪算法求解最优树.mp4
├─3.7 XGBoost的才智 (9):让树中止成长:参数gamma与东西xgb.cv.mp4
├─4.1 XGBoost运用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数.mp4
├─4.1 XGBoost运用 (2):运用xgb.cv进行剪枝参数的调参.mp4
├─4.2 XGBoost运用 (3):运用pickle保存和调用练习好的XGB模型.mp4
├─4.2 XGBoost运用 (4):运用joblib保存和调用练习好的XGB模型.mp4
├─4.3 XGBoost运用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 – sklearnAPI.mp4
├─4.3 XGBoost运用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 – xgboost库.mp4
├─4.4 XGBoost运用 (7):XGB运用中的其他问题.mp4
(10)\第十章 朴素贝叶斯;目录中文件数:41个
├─0 本周要解说的内容.mp4
├─1.1 为什么需求朴素贝叶斯.mp4
├─1.2 概率论基础 – 贝叶斯理论等式.mp4
├─1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (1).mp4
├─1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (2).mp4
├─1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (3).mp4
├─1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估量.mp4
├─1.2.3 汉堡称重:接连型变量的概率估量 (1).mp4
├─1.2.3 汉堡称重:接连型变量的概率估量 (2).mp4
├─1.3 sklearn中的朴素贝叶斯.mp4
├─2.1.1 知道高斯朴素贝叶斯.mp4
├─2.1.2 高斯朴素贝叶斯拿手的数据集.mp4
├─2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (1).mp4
├─2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (2) – 代码解说 (1).mp4
├─2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (3) – 代码解说 (2).mp4
├─2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (4) – 剖析与定论.mp4
├─2.2.1 概率类模型的评价方针 (1) – 布里尔分数.mp4
├─2.2.1 概率类模型的评价方针 (2) – 布里尔分数可视化.mp4
├─2.2.2 概率类模型的评价方针 (3) – 对数丢失Logloss.mp4
├─2.2.3 概率类模型的评价方针 (4) – 可靠性曲线 (1).mp4
├─2.2.3 概率类模型的评价方针 (5) – 可靠性曲线 (2).mp4
├─2.2.4 概率类模型的评价方针 (6) – 概率散布直方图.mp4
├─2.2.5 概率类模型的评价方针 (7) – 概率校准 (1).mp4
├─2.2.5 概率类模型的评价方针 (8) – 概率校准 (2).mp4
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) – 知道多项式朴素贝叶斯.mp4
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) – 数学原理.mp4
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) – sklearn中的类与参数.mp4
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) – 来结构一个分类器吧.mp4
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) – 知道伯努利朴素贝叶斯.mp4
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) – sklearn中的类与参数.mp4
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) – 结构一个分类器.mp4
├─2.3.3 探究贝叶斯 – 朴素贝叶斯的样本不均衡问题.mp4
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 处理样本不均衡问题.mp4
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (1).mp4
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (2).mp4
├─3.1.1 事例:贝叶斯做文本分类 (1) – 单词计数向量技能.mp4
├─3.1.1 事例:贝叶斯做文本分类 (2) – 单词计数向量的问题.mp4
├─3.1.2 事例:贝叶斯做文本分类 (3) – TF-IDF技能.mp4
├─3.2 事例:贝叶斯做文本分类 (4) – 探究和提取文本数据.mp4
├─3.3 事例:贝叶斯做文本分类 (5) – 运用TF-IDF编码文本数据.mp4
├─3.4 事例:贝叶斯做文本分类 (6) – 算法运用与概率校准.mp4
(11)\第四章 降维算法PCA与手写数字辨认;目录中文件数:11个
├─1 降维算法概述.mp4
├─2.1 降维终究怎样完成?.mp4
├─2.2 参数 + 事例:高维数据的可视化 (1).mp4
├─2.2 参数 + 事例:高维数据的可视化 (2).mp4
├─2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver.mp4
├─2.3 参数 + 事例:人脸辨认中的components_运用.mp4.mp4
├─2.4 重要接口 + 事例1:用人脸辨认看PCA降维后的信息保存量.mp4
├─2.4 重要接口 + 事例2:用PCA完成手写数字的噪音过滤.mp4
├─2.5 原理,流程,重要特色接口和参数的总结.mp4
├─3.1 事例:PCA完成784个特征的手写数字的降维 (1.mp4
├─3.2 事例:PCA完成784个特征的手写数字的降维 (2).mp4
(12)\课件;目录中文件数:4个
├─参考书1.jpg
├─参考书2.jpg
├─参考书3.jpg
├─开端机器学习之前:装备开发环境.pdf
(13)\课件\01 决策树课件数据源码;目录中文件数:10个
├─data.csv
├─Taitanic data.zip
├─test.csv
├─Tree
├─Tree.dot
├─Tree.pdf
├─决策树 full version.pdf
├─决策树 原理部分源码.ipynb
├─决策树 事例部分源码.ipynb
├─决策树原理更新.pdf
(14)\课件\010朴素贝叶斯;目录中文件数:3个
├─010朴素贝叶斯.rar
├─Naive Bayes源码.ipynb
├─朴素贝叶斯 full version.pdf
(15)\课件\011XGBoost;目录中文件数:3个
├─xgboost code.ipynb
├─XGBoost full version.pdf
├─xgboost 代码 + 课件.zip
(16)\课件\02随机森林;目录中文件数:6个
├─digit recognizor.zip
├─Record.ipynb
├─sample_submission.csv
├─test.csv
├─train.csv
├─随机森林 full version.pdf
(17)\课件\03数据预处理和特征工程;目录中文件数:6个
├─digit recognizor.csv
├─Narrativedata.csv
├─record.ipynb
├─数据预处理与特征工程 full version.pdf
├─数据预处理与特征工程 full version.xml
├─数据预处理和特征工程 – 数据.zip
(18)\课件\04主成分剖析PCA与奇异值分解SVD;目录中文件数:5个
├─digit recognizor.csv
├─Record.ipynb
├─record2.ipynb
├─降维算法 full version.pdf
├─降维算法 full version.xml
(19)\课件\05逻辑回归与评分卡;目录中文件数:9个
├─model_data.csv
├─rankingcard.csv
├─ScoreData.csv
├─vali_data.csv
├─评分卡模型.ipynb
├─逻辑回归 full version.pdf
├─逻辑回归 full version.xml
├─逻辑回归.ipynb
├─逻辑回归课件 + 数据.zip
(20)\课件\06聚类算法Kmeans;目录中文件数:3个
├─聚类算法KMeans EDU version.pdf
├─聚类算法与Kmeans.ipynb
├─聚类算法与Kmeans代码.zip
(21)\课件\07支撑向量机上;目录中文件数:4个
├─Record.ipynb
├─SVM (上) full version.pdf
├─SVM (上) full version.xml
├─SVM1.ipynb
(22)\课件\08支撑向量机下;目录中文件数:11个
├─Cityclimate.csv
├─cityll.csv
├─samplecity.csv
├─SVM (下) – 源码.zip
├─SVM (下) full version.pdf
├─SVM (下) full version.xml
├─SVM 2 – 事例部分源码.ipynb
├─SVM 2 – 理论部分源码.ipynb
├─SVM数据.zip
├─weather.csv
├─weatherAUS5000.csv
(23)\课件\09回归大家族:线性回归,岭回归,Lasso与多项式回归;目录中文件数:3个
├─线性回归 – 代码.ipynb
├─线性回归 课件 + 代码.zip
├─线性回归大家族 full version.pdf
(24)\课件\01 决策树课件数据源码\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:2个
├─决策树 原理部分源码-checkpoint.ipynb
├─决策树 事例部分源码-checkpoint.ipynb
(25)\课件\011XGBoost\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:2个
├─Untitled-checkpoint.ipynb
├─xgboost code-checkpoint.ipynb
(26)\课件\02随机森林\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:0个
(27)\课件\03数据预处理和特征工程\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个
├─record-checkpoint.ipynb
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